p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Analisa Penerapan Total Productive Maintenance Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness pada Mesin Press Sinohara 55 T di PT. Ciptaunggul Karya Abadi
Sekar Mustika Ayuningtyas 1* , Dene Herwanto 2 , Samitha Pujia Khan 3 , Zaskya Indah Vindari 4 , Adinda Gita Azzahra 5 , Wagiana Rohmah 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : asekarmustika@gmail.com
Diterima: 22 Oktober 2022 Disetujui: 8 November 2022

## Abstract
Many things must be considered in a production system in the industrial world, such as the performance of a machine or tool used. Productivity is closely related to smooth production. The low productivity of the machine will cause losses for the company, where this loss is caused by the use of ineffective and inefficient machines. This study aims to determine the performance of the machine and the factors that cause damage to the press machine at PT Ciptaunggul Karya Abadi. The research was conducted using the application of TPM  (Total  Productive  Maintenance)  to  increase  productivity  and  maximize  facilities.  TPM  is  also accompanied  by  the  OEE  (Overall  Equipment  Effectiveness)  method  to  measure  the  performance  and accuracy of the machine used. This data is in the form of quantitative which is calculated using the methods mentioned  above.  The  results  showed  that  the  average  value  of  the  availability  rate  was  95%,  the performance rate was 87% and the quality rate was 99%. From these results, it can be seen that only the performance rate does not meet world-class standards. This is also obtained from the calculation of the six big  losses,  the  largest  percentage  is  in  idle  and minor  stoppage  losses,  which  is  47%. Alternative  repair solutions  can  be  carried  out  by  implementing  machine  maintenance  and  continuous  improvement, providing special training for operators, and reducing non-productive time.
Keywords: maintenance, total productive maintenance, overall equipment effectiveness, six big losses

## Abstrak
Banyak hal yang harus diperhatikan pada suatu sistem produksi dalam dunia industri salah satunya adalah kinerja suatu mesin atau alat yang digunakan. Produktivitas sangat berkaitan dengan kelancaran produksi. Produktivitas mesin yang rendah dapat mengakibatkan perusahaan mengalami kerugian, dimana kerugian ini  disebabkan  oleh  minimnya  efektivitas  dan  efisiensi  suatu  mesin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui kinerja mesin dan beberapa yang menyebabkan kerusakan pada mesin press di PT Ciptaunggul Karya  Abadi.  Penelitian  dilakukan  menggunakan penerapan  TPM  ( Total Productive  Maintenance )  guna meningkatkan produktivitas dan memaksimalkan fasilitas. TPM juga dibarengi oleh metode OEE ( Overall Equipment Effectiveness ) guna mengukur kinerja dan akurasi mesin yang digunakan. Data ini berbentuk kuantitatif yang dihitung menggunakan metode yang telah disebutkan. Hasil penelitian menunjukkan rata- rata nilai availability rate sebesar 95%, performance rate sebesar 87% dan quality rate sebesar 99%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya performance rate yang belum memenuhi standar world class . Hal  tersebut  juga  didapatkan  dari  perhitungan six  big  losses, presentase  terbesar  terdapat  pada idle  and minor  stoppage  losses yaitu  sebesar  47%.  Alternatif  solusi  perbaikan  dapat  dilakukan  pelaksanaan pemeliharaan  mesin  dan continuous  improvement serta  memberikan  pelatihan  kgusus  bagi  operator  dan mengurangi waktu non-produktif.
Kata  Kunci:  pemeliharaan,  pemeliharaan  produktif  total,  efektivitas  keseluruhan  peralatan,  enam kerugian besar

## 1. Pendahuluan
Perawatan  merupakan  salah  satu  proses  dari  perusahaan  dalam  menjalankan  kiprah penting untuk keberhasilan  suatu  perusahaan  tersebut.  Juga  merupakan  suatu  aktivitas  yang  diperlukan  untuk mempertahankan  mesin  atau  fasilitas  ke  kondisi  yang  terbaik  sehingga  proses  produksi  dapat  berjalan secara optimal [1]. Selama upaya mempertahankan mutu dan meningkatkan produktivitas, faktor krusial yang  wajib  diperhatikan  adalah  perawatan  mesin  dan  fasilitas  produksi  [2].  Selain  finansial  mengalami kerugian, terjadinya kerusakan dapat mengancam keselamatan para pekerja [3]. Sistem yang tepat dalam
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
proses  perawatan  mesin  yakni  dapat  memberikan schedule  of  maintenance dengan  minimum downtime sehingga dapat meminimasi biaya produksi [4].
PT.  Ciptaunggul  Karya  Abadi  perusahaan  manufaktur  yang  berkiprah  di  bidang  produksi  serta pengelolaan Dies,  Jig,  Press  Parts,  Tools dan  lain-lain.  Efektivitas  suatu  mesin  akan  berpengaruh  pada produktivitas  produksi,  semakin  tinggi  efektivitas  suatu  mesin  semakin  meningkat  juga  produktivitas produksinya  begitupun  sebaliknya.  Pada  penelitian  ini  perhitungan  yang  digunakan Overall  Equipment Effectiveness (OEE),  yang  telah  digunakan  oleh  beberapa  teknisi  dan  bukan  hal  yang  baru.  Teknik pengukurannya  terus  berkembang  seiring  berkembangnya  zaman  dengan  tujuan  penyempurnaan perhitungan. Ini juga bagian dari perhitungan six big losses . Enam faktor didalamnya dapat dikerucutkan menjadi  tiga  kelompok  besar  untuk  perhitungan  OEE.  Tiga  diantaranya  adalah speed  losses,  downtime losses serta defect losses [5].
Terdapat dua kerugian pada downtime yakni breakdown dan setup and adjustment kemudian Speed Losses merupakan  suatu  kendala  yang  terjadi  akibat  kecepatan  proses  yang  terganggu  sehingga  proses terhambat  dan  tidak  mencapai  titik  optimal . Terdapat  dua  kerugian  pada speed  losses ,  yaitu idling  and minor  stoppages dan reduced  speed .  Kemudian defects merupakan  suatu  keadaan  dimana  produk  yang dihasilkan  tidak  sesuai.  Terdapat  dua  kerugian  pada defects ,  yaitu defects  in  process and  rework dan reduced yield [6] .
OEE juga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi kinerja mesin serta permasalahan yang ada pada mesin maupun proses produksi. Maka dari itu, setelahnya didapatkan hasil yang dapat menentukan perawatan yang terbaik bagi mesin atau kebijakan continuous improvement dalam rangka penerapan TPM pada perusahaan.
TPM  ( Total  Productive  Maintenance )  adalah  metode yang  memaksimalkan  keefektivitasan  mesin dan  meminimalisir  kerusakan  secara  tiba-tiba  (diluar  prediksi).  Dengan  ini  dapat  meningkatkan produktivitas mesin dan penghematan biaya produksi [7]. Kemudian untuk mengetahui faktor-faktor yang lebih spesifik pada suatu permasalahan digunakan diagram fishbone [8] . OEE  ( Overall  Equipment  Effectiveness )  merupakan  pengidentifikasian  mesin  atau  peralatan  dan komponen dari OEE merupakan input dari diagram sebab-akibat digunakan sebagai bahan pertimbangan dari tindakan perbaikan kegiatan pemeliharaan berdasarkan TPM ( Total Productive Maintenance ) [9]. Berdasarkan  hasil  wawancara  kepada  pihak  perusahaan,  mesin  yang  paling  sering  digunakan  dan beroperasi  adalah  mesin  press.  Selain  itu,  mesin  press  juga  terbilang  yang  paling  sering  mengalami gangguan diantara mesin-mesin yang lain, sehingga perlu diadakannya analisa terhadap mesin tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  penerapan Total  Productive  Maintenance (TPM)  dengan  metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) dimana metode tersebut pada mesin press Sinohara 55 T milik PT Ciptaunggul  Karya  Abadi.  Perusahaan  dapat  mengetahui  kinerja  mesin  press  Sinohara  55  T  pada  bulan Juli─Desember 2021.
Variabel terkait dalam penelitian ini berupa data-data historis perusahaan selama 6 bulan terakhir di tahun 2021 mengenai loading time, breakdown time, working time mesin press Sinohara 55 T dan lain-lain yang  dibutuhkan  dalam  penelitian.  Terdapat  dua  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada permasalahan ini yakni wawancara dan observasi. Wawancara pada penelitian ini yaitu wawancara tidak terstruktur  karena  pertanyaan  yang  diajukan  tidak  menggunakan  wawancara  yang  telah  disusun sebelumnya. Selain wawancara dilakukan juga observasi model non participant observation karena penulis tidak terlibat langsung dengan aktivitas objek yang diamati.
Langkah-langkah pemecahan masalah
a. Input,  dilakukan  dengan  studi  lapangan,  observasi,  wawancara,  dokumentasi,  studi  literatur  serta pengumpulan data maintenance mesin press Sinohara 55 T periode 2021.
b. Proses,  dilakukan  identifikasi  terhadap  masalah  yang  sedang  diteliti  melalui  data-data  yang  telah didapatkan  sebelumnya.  Identifikasi  dilakukan  melalui Total  Productive  Maintenance (TPM) menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).
c. Output,  penerapan  metode  yang  menunjukkan  nilai  OEE  dari  mesin  press  Sinohara  55  T  dan pembuatan diagram Pareto untuk mengetahui penyebab penurunan kinerja mesin serta perbaikan yang sesuai bagi mesin press Sinohara 55 T yang terdapat pada PT Ciptaunggul Karya Abadi. Dalam  penelitian  ini  terdapat  juga flowchart penelitian.  Dimana  dalam flowchart terbagi menjadi 4 (empat)  fase  yaitu  fase  awal  penelitian,  fase  pengumpulan  dan  pengolahan  data,  fase  analisa  dan pembahasan data serta fase penarikan kesimpulan dan saran. Flowchart penelitian terdapat di Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian Sumber: Data penelitian (2022)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang telah diperoleh dari perusahaan akan diolah menggunakan Total Productive Maintenance (TPM)  dengan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).  Pada Tabel  1 terdapat  data  historis perusahaan mengenai penggunaan mesin press Sinohara 55 T selama periode 2021.
Tabel 1 . Data penggunaan mesin press 55 T periode 2021 No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja Per Hari (menit) Running Time (menit) 1. Januari 20 480 7680 2. Februari 19 480 7296 3. Maret 22 480 8448 4. April 21 480 8064 5. Mei 14 480 5376 6. Juni 21 480 8064 7. Juli 21 480 8064 8. Agustus 20 480 7680 9. September 22 480 8448 10. Oktober 20 480 7680 11. November 22 480 8448 12. Desember 13 480 4992 Sumber: PT Ciptaunggul Karya Abadi (2022)
F as e A na li sa da n P em ba ha sa n D at a F as e P ena ri ka n K es im pul an da n S ar an Diagram Alir Metodologi Penelitian F as e A w al P ene li ti an F as e P engum pul an da n P engol aha n D at a Mulai Menentukan Topik Penelitian Identifikasi  Masalah Menentukan Perumusan Masalah  dan Tujuan Mempelajari Dasar Teori Studi  Literatur: Buku,  Jurnal  dan Artikel  Ilmiah Studi Lapangan: Observasi, Wawancara,  dan Dokumentasi Dasar teori  mengenai definisi maintenance , metode  OEE dan TPM serta mesin press Literatur penunjang seperti  jurnal,  artikel, buku,  skripsi,  dll. Mengumpulkan  Data 1. Data Umum  (identitas perusahaan) 2. Data Khusus  (data historis maintenance mesin  press perusahaan) Mengolah  Data 1. Perhitungan availability rate 2. Perhitungan performance rate 3. Perhitungan quality rate 4. Perhitungan  OEE Data sekunder: Data dari  perusahaan  (sesuai dengan  kebutuhan) Data primer: wawancara  dan observasi Menganalisa Data Memperoleh  Hasil Kesimpulan  dan Saran Selesai
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3.1. Perhitungan Availability Rate
Dilakukan  perhitungan loading  time yang  merupakan  waktu  bersih  proses  produksi  yang dilaksanakan pada jam kerja.
Loading time = Running time – Planned downtime
Running time = (jumlah hari x jumlah jam per hari) – 20%
Running time dan planned downtime merupakan dua hal yang dibutuhkan dalam perhitungan loading time. Running  time merupakan  waktu  jam  kerja  yang  dibutuhkan  dalam  suatu  proses  produksi  [10].  PT Ciptaunggul Karya Abadi beroperasi 5 hari dalam seminggu (Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat). Setiap bulannya jumlah hari kerja tidak sama dikarenakan adanya hari libur yang berbeda pada setiap bulannya. Durasi  jam  kerja  dalam  1  hari  yaitu  selama  8  jam  dari  pukul  08.00-12.00  dan  13.00-17.00.  Sedangkan planned downtime merupakan waktu yang dirancang untuk toleransi berhentinya proses produksi selama jam kerja. Untuk perhitungan loading time selama periode 2021 disajikan pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Loading Time mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja Per Hari (menit) Running Time (menit) Planned Downtime per hari (menit) Planned Downtime per bulan (menit) Loading time (menit) 1. Januari 20 480 7680 180 3600 4080 2. Februari 19 480 7296 180 3420 3876 3. Maret 22 480 8448 180 3960 4488 4. April 21 480 8064 180 3780 4284 5. Mei 14 480 5376 180 2520 2856 6. Juni 21 480 8064 180 3780 4284 7. Juli 21 480 8064 180 3780 4284 8. Agustus 20 480 7680 180 3600 4080 9. September 22 480 8448 180 3960 4488 10. Oktober 20 480 7680 180 3600 4080 11. November 22 480 8448 180 3960 4488 12. Desember 13 480 4992 180 2340 2652 Sumber: Data penelitian (2022)
Langkah  selanjutnya  menghitung operation  time.  Operation  time merupakan  keseluruhan  waktu produksi. Rumusnya adalah:
Opeation time = Loading time – Downtime
Tabel 3. Operation Time Mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Loading time (menit) Downtime (menit) Operation time (menit) 1. Januari 4080 0 4080 2. Februari 3876 0 3876 3. Maret 4488 0 4488 4. April 4284 0 4284 5. Mei 2856 0 2856 6. Juni 4284 0 4284 7. Juli 4284 0 4284 8. Agustus 4080 0 4080 9. September 4488 0 4488 10. Oktober 4080 1920 2160 11. November 4488 480 4008 12. Desember 2652 0 2652 Sumber: Data penelitian (2022)
Langkah berikutnya adalah menghitung availability rate . Rumus dari langkah tersebut adalah: 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 / 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berikut pada Tabel 4 adalah perhitungan availability rate selama periode 2021.
Tabel 4. Availability Rate Mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Loading time (menit) Operation time (menit) Availability rate 1. Januari 4080 4080 100% 2. Februari 3876 3876 100% 3. Maret 4488 4488 100% 4. April 4284 4284 100% 5. Mei 2856 2856 100% 6. Juni 4284 4284 100% 7. Juli 4284 4284 100% 8. Agustus 4080 4080 100% 9. September 4488 4488 100% 10. Oktober 4080 2160 53% 11. November 4488 4008 89% 12. Desember 2652 2652 100% Rata-rata 95% Sumber: Data penelitian (2022)

## 3.2. Perhitungan Performance Rate
Data  yang  dibutuhkan  dalam  menghitung performance  rate diantaranya  data  jumlah  produksi  per bulan serta cycle time untuk per unit produk. Performance rate memperhitungkan ketidaksesuaian proses dengan kecepatan yang seharusnya [11]. Rumusnya sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑖𝑡 ) / 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Berikut pada Tabel 5 adalah perhitungan performance rate selama periode 2021:
Tabel 5. Performance Rate Mesin Press Sinohara 55 T Bulan Jumlah produksi (pcs) Waktu siklus 1 pcs/menit Jumlah produksi x waktu siklus (menit) Operation Time (menit) Performance Rate Januari 22487 0,13 2923,31 4080 72% Februari 20931 0,13 2721,03 3876 70% Maret 41210 0,13 5357,3 4488 119% April 18300 0,13 2379 4284 56% Mei 22593 0,13 2937,09 2856 103% Juni 26072 0,13 3389,36 4284 79% Juli 26797 0,13 3483,61 4284 81% Agustus 32678 0,13 4248,14 4080 104% September 30317 0,13 3941,21 4488 88% Oktober 17050 0,13 2216,5 2160 103% November 16688 0,13 2169,44 4008 54% Desember 24207 0,13 3146,91 2652 119% Rata-rata 87% Sumber: Data penelitian (2022)

## 3.3. Perhitungan Quality Rate
Quality rate dilakukan untuk melakukan pengecekan atau perhitungan kualitas suatu produk untuk tetap pada standar kualitas perusahaan tersebut [12]. Data jumlah total produksi dan reject setiap bulannya dibutuhkan untuk menghitung quality rate . Rumusnya sebagai berikut:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 − 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 / 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖
Untuk perhitungan quality time selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 6 sebagai berikut:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6. Quality Rate Mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Jumlah Produksi (pcs) Reject Bagus Quality Rate 1. Januari 22487 543 21944 98% 2. Februari 20931 508 20423 98% 3. Maret 41210 843 40367 98% 4. April 18300 311 17989 98% 5. Mei 22593 283 22310 99% 6. Juni 26072 28 26044 100% 7. Juli 26797 12 26785 100% 8. Agustus 32678 108 32570 100% 9. September 30317 19 30298 100% 10. Oktober 17050 0 17050 100% 11. November 16688 24 16664 100% 12. Desember 24207 0 24207 100% Rata-rata 99% Sumber: Data penelitian (2022)
Untuk standar world class OEE nilai quality rate adalah sebesar 99% sehingga ini dinilai tinggi dan minim kendala.
3.4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Langkah selanjutnya dilakukan perhitungan OEE. OEE ini termasuk ke dalam TPM yang bertujuan untuk  mengetahui  keefektifan  mesin  dan  peralatan  pada  suatu  perusahaan.  Rumus  dari  OEE  sebagai berikut:
OEE (%) = Availability rate (%) x Performance rate (%) x Quality rate (%)
Untuk perhitungan OEE selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Perhitungan OEE No. Bulan Availability rate Performance rate Quality rate OEE 1. Januari 100% 72% 98% 70% 2. Februari 100% 70% 98% 68% 3. Maret 100% 119% 98% 117% 4. April 100% 56% 98% 55% 5. Mei 100% 103% 99% 102% 6. Juni 100% 79% 100% 79% 7. Juli 100% 81% 100% 81% 8. Agustus 100% 104% 100% 104% 9. September 100% 88% 100% 88% 10. Oktober 53% 103% 100% 54% 11. November 89% 54% 100% 48% 12. Desember 100% 119% 100% 119% Rata-rata 82% Sumber: Data penelitian (2022)
3.5. Perhitungan Six Big Losses
a. Equipment failure losses (Kerugian akibat kerusakan peralatan)
Data downtime dan loading  time dibutuhkan  dalam  perhitungan equipment  failure  losses . Rumusnya sebagai berikut:
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Untuk  perhitungan equipment  failure  losses selama  periode  2021  disajikan  dalam Tabel  8 sebagai berikut:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 8 . Perhitungan Equipment Failure Losses No. Bulan Loading time (menit) Downtime (menit) Equipment failure losses 1. Januari 4080 0 0% 2. Februari 3876 0 0% 3. Maret 4488 0 0% 4. April 4284 0 0% 5. Mei 2856 0 0% 6. Juni 4284 0 0% 7. Juli 4284 0 0% 8. Agustus 4080 0 0% 9. September 4488 0 0% 10. Oktober 4080 1920 47% 11. November 4488 480 11% 12. Desember 2652 0 0% Rata-rata 5% Sumber: Data penelitian (2022)
b. Idle and Minor Stoppage Losses (kerugian karena menganggur dan penghentian mesin) Idle and minor stoppage losses adalah suatu keadaan dimana proses produksi terganggu dengan adanya penghentian atau kondisi diam sehingga tidak dapat berlangsung dengan lancar [13]. data non- productive  time dan loading  time .  Merupakan  data  yang  penting  bagi  perhitungan idle  and  minor stoppage losses .
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 L 𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 / 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Untuk perhitungan idle and minor stoppage losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 9 sebagai berikut:
Tabel 9 . Perhitungan Idle and Minor Stoppage Losses No. Bulan Jumlah Hari Loading time (menit) Non- productive time Idling and minor stoppages losses 1. Januari 20 4080 1920 47% 2. Februari 19 3876 1824 47% 3. Maret 22 4488 2112 47% 4. April 21 4284 2016 47% 5. Mei 14 2856 1344 47% 6. Juni 21 4284 2016 47% 7. Juli 21 4284 2016 47% 8. Agustus 20 4080 1920 47% 9. September 22 4488 2112 47% 10. Oktober 20 4080 1920 47% 11. November 22 4488 2112 47% 12. Desember 13 2652 1248 47% Rata-rata 47% Sumber: Data penelitian (2022)
c. Reduced Speed Losses (kerugian karena kecepatan operasi rendah) Reduced  speed  losses adalah  keadaan  dimana  kinerja  mesin  mulai  menurun  sehingga  mesin tidak dapat digunakan secara optimal [14]. Dalam perhitungan ini terdapat data operation time , loading time ,  total  produksi,  dan ideal  cycle  time yaitu  1  pcs/0,13  menit.  Rumus  dari reduced  speed  losses sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 −( 𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ) / 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Untuk perhitungan reduced speed losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 10 sebagai berikut:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 10. Perhitungan Reduced Speed Losses No. Bulan Loading time (menit) Operation Time (menit) Jumlah produksi (pcs) Ideal cycletime Ideal production time Reduced speed losses 1. Januari 4080 4080 22487 0,13 2923,31 28% 2. Februari 3876 3876 20931 0,13 2721,03 30% 3. Maret 4488 4488 41210 0,13 5357,3 -19% 4. April 4284 4284 18300 0,13 2379 44% 5. Mei 2856 2856 22593 0,13 2937,09 -3% 6. Juni 4284 4284 26072 0,13 3389,36 21% 7. Juli 4284 4284 26797 0,13 3483,61 19% 8. Agustus 4080 4080 32678 0,13 4248,14 -4% 9. September 4488 4488 30317 0,13 3941,21 12% 10. Oktober 4080 2160 17050 0,13 2216,5 -1% 11. November 4488 4008 16688 0,13 2169,44 41% 12. Desember 2652 2652 24207 0,13 3146,91 -19% Rata-rata 12% Sumber: Data penelitian (2022)
d. Reduced Yield and Defect Losses (kerugian akibat hasil rendah atau barang cacat) Reduced yield losses merupakan kerugian dari kesalahan output suatu produksi sehingga produk tidak  terpakai  dan  terbuang.  Untuk menghitungnya dibutuhkan  data  total  produk defect , ideal  cycle time yaitu 1 lembar/0,13 menit, dan loading time . Rumusnya sebagai berikut:
Defect 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑠𝑐𝑟𝑎𝑝 / 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Untuk perhitungan reduced yield losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11 . Perhitungan Reduced Yield and Defect Losses No. Bulan Loading time (menit) Reject Ideal cycle time Reduced yield 1. Januari 4080 543 0,13 2% 2. Februari 3876 508 0,13 2% 3. Maret 4488 843 0,13 2% 4. April 4284 311 0,13 1% 5. Mei 2856 283 0,13 1% 6. Juni 4284 28 0,13 0% 7. Juli 4284 12 0,13 0% 8. Agustus 4080 108 0,13 0% 9. September 4488 19 0,13 0% 10. Oktober 4080 0 0,13 0% 11. November 4488 24 0,13 0% 12. Desember 2652 0 0,13 0% Rata-rata 1% Sumber: Data penelitian (2022)
Pada Tabel 11 nilai reduced yield and defect losses tertinggi adalah bulan Januari, Februari dan Maret yaitu sebesar 2 % karena pada ketiga bulan tersebut, produk reject lebih banyak dibandingkan dengan bulan yang lainnya.
e. Set up and Adjustment Losses (Kerugian penyetelan dan penyesuaian)
Kerugian  ini  muncul  akibat  kendala  yang  ada  pada  pemasangan  atau  penyetelan  mesin  pada mesin press Sinohara 55 T. Pada Tabel 12 dijelaskan mengenai perhitungan set up and adjustment losses .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 12 . Perhitungan Set up and Adjustment Losses No. Bulan Loading time (menit) Waktu set up (menit) Set up and adjust losses 1. Januari 4080 1200 29% 2. Februari 3876 1140 29% 3. Maret 4488 1320 29% 4. April 4284 1260 29% 5. Mei 2856 840 29% 6. Juni 4284 1260 29% 7. Juli 4284 1260 29% 8. Agustus 4080 1200 29% 9. September 4488 1320 29% 10. Oktober 4080 1200 29% 11. November 4488 1320 29% 12. Desember 2652 780 29% Rata-rata 29% Sumber: Data penelitian (2022)
Setelah  dilakukan  pengukuran  nilai  OEE  pada  mesin  Press  Sinohara  55  T,  ternyata  secara keseluruhan  nilai  OEE  periode  2021  belum  mencapai  nilai world  class yaitu  sebesar  82%.  Penyebab rendahnya  nilai  OEE  muncul  akibat  rendahnya  nilai performance  rate. Selain  itu,  nilai availability  rate pada bulan Oktober sangat rendah dikarenakan pada bulan tersebut memiliki downtime yang sangat tinggi. Downtime tersebut  disebabkan  oleh safety  disk yang  pecah  sehingga  harus  diganti. Safety  disk tersebut mengalami  loss  sehingga  komponen  berjalan  naik  turun  tidak  terkontrol.  Waktu  pergantian safety  disk tersebut juga memakan waktu yang cukup lama yakni 4 hari sehingga memiliki downtime yang besar. Kemudian  pada  bulan  November  pun  terjadi  kerusakan  pada  solenoid.  Solenoid  pecah  sehingga memerlukan perbaikan dengan lead time 2 jam. Hal tersebut dipengaruhi oleh material awal. Material awal adalah FCD kemudian diganti S54-C kemudian diganti SKD.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan six  big  losses .  Pada  perhitungan six  big  losses ,  kerugian  yang menjadi  penyebab  dari  rendahnya  nilai  OEE  adalah idle  and  minor  stoppage  losses .  Hal  tersebut dikarenakan waktu non-produktif yang cukup tinggi. Untuk waktu non-produktif tersebut didapatkan dari 20  % running  time .  20  %  tersebut  biasanya  dihabiskan  oleh  operator  untuk  ke  kamar  mandi,  istirahat sejenak, mengambil bahan baku dan lain-lain sehingga mempengaruhi nilai OEE.
3.6. Penerapan Tools Diagram Pareto dan Diagram Fishbone
Tabel 13 . Jenis Kerugian Jenis Kerugian Waktu kerugian (menit) Persentase Persentase kumulatif Iddling and minor stoppage losses 22560 49% 49% Set up and adjust losses 14100 31% 80% Reduced speed losses 6627,1 14% 94% Equipment failure losses 2400 5% 99% Reduced yield losses 348,27 1% 100% Total 46035,37 100% Sumber: Data penelitian (2022)
Gambar 2 . Diagram Pareto Sumber: Data penelitian (2022)
Gambar 3. Diagram Fishbone
Sumber: Data penelitian (2022)
Setelah  dilakukan  analisa  dan  perhitungan  menggunakan six  big  losses, dapat  ditemukan  faktor- faktor yang menyebabkan kerugian pada mesin press Sinohara 55 T.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan di PT. Ciptaunggul Karya Abadi didapatkan hasil perhitungan bahwasannya rata-rata nilai availability rate sebesar 95%, performance rate sebesar 87%, dan quality rate sebesar 99%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya performance rate yang belum memenuhi standar world class . Meskipun nilai availability rate dan quality rate cukup tinggi, namun nilai performance rate masih sehingga nilai OEE masih rendah. Kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan six  big  losses. Namun defect  losses tidak  disertakan karena  produk  yang  tidak  lolos  tahap quality  control tidak  termasuk  produk repair .  Faktor defect dikategorikan ke dalam defect losses adalah rework loss dan yield/scrap losses [15]. Dari perhitungan six big  losses didapatkan  persentase  terbesar  pada idle  and  minor  stoppage  losses yaitu  sebesar  47%.  Hal tersebut diakibatkan oleh banyaknya waktu tidak produktif yang terbuang.
Diketahui faktor yang paling berpengaruh adalah mesin dan manusia. Dari faktor mesin yaitu karena usia mesin, material memiliki maksimal arc yang rendah, waktu set up cukup lama dan kondisi spare part menurun.  Kemudian  dari  faktor  manusia  yaitu  kurang  disiplin  dalam  memanfaatkan  waktu  produktif sehingga banyak waktu yang terbuang sia-sia.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 5000 10000 15000 20000 25000 Iddling and minor stoppage losses Set up and adjustment losses Reduced speed losses Equipment failure losses Reduced yield losses Waktu kerugian (menit) Presentase kumulatif Usia  mesin Kondisi spare part menurun Kurang disiplin Material  memiliki maksimal arc yang rendah Nilai OEE Rendah Mesin Waktu set up cukup lama Manusia Lingkungan Metode Material
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Saran  yang  diusulkan  untuk  PT  Ciptaunggul  Karya  Abadi  adalah  dilakukannya continues improvement agar  kinerja  mesin  tetap  terjaga  serta  penyesuaian  SOP  pekerja  terutama  mengenai  batas waktu non-produktif agar proses produksi terlaksana dengan baik dan kinerja mesin pun tetap terjaga.

## 5. Referensi
[1] M. Dipa, F. Dewi L, M. Faisal, and M. Fauzi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses pada Mesin Washing Vial di PT. XYZ,” Bayesian , vol. 2,  no. 1,  pp. 61–75, 2022, doi: doi.org/10.46306/bay.v2i1.
[2] D. Pujotomo and R. Kartha S, “Analisa Sistem Perawatan Komponen Bearing Bottom Roller dan V Belt  Mesin  Ring  Frame  RY-5 pada  Departemen  Spinning  II  A  (di PT  Danliris  Surakarta),” J@ti Undip J. Tek. Ind. , vol. 2, no. 2, pp. 40–48, 2012, doi: https://doi.org/10.12777/jati.2.2.40-48.
[3] J.  Pranoto,  N.  Matondang,  and  I.  Siregar,  “Implementasi  Studi  Preventive  Maintenance Fasilitas Produksi dengan Metode Reliability Centered Maintenance pada PT. XYZ,” e-Jurnal Tek. Ind. FT
USU ,
vol. 1, no. 3, pp. 18–24, 2013, [Online]. Available:
https://media.neliti.com/media/publications/219246-none.pdf
[4] P. Tarigan, E. Ginting, and I. Siregar, “Perawatan Mesin Secara Preventive Maintenance Dengan Modularity Design Pada Pt. Rxz,” J. Tek. Ind. FT USU , vol. 3, no. 3, pp. 35–39, 2013.
[5] E.  Nursubiyantoro,  P.  Puryani,  and  M.  I.  Rozaq,  “Implementasi  Total  Productive  Maintenance (Tpm) Dalam Penerapan Overall Equipment Effectiveness (OEE),” Opsi , vol. 9, no. 01, p. 24, 2016, doi: 10.31315/opsi.v9i01.2169.
[6] D.  Wibisono,  “Analisis  Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  Dalam  Meminimalisasi  Six  Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 7–13, 2021, doi: 10.30998/joti.v3i1.6130.
[7] R.  F.  Prabowo,  H.  Hariyono,  and  E.  Rimawan,  “Total  Productive  Maintenance  (TPM)  pada Perawatan Mesin Grinding Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE),” J. Ind. Serv. , vol. 5, no. 2, 2020, doi: 10.36055/jiss.v5i2.8001.
[8] D.  Diniaty,  “Analisis  Total  Produktive  Maintenance  (TPM)  Pada  Stasiun  Kernel  Dengan Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Di Pt. Surya  Agrolika  Reksa,” J. Tek.  Ind.  J.  Has.  Penelit.  dan  Karya  Ilm.  dalam  Bid.  Tek.  Ind. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  66,  2017,  doi: 10.24014/jti.v3i2.5561.
[9] S.  A.  Nusantara,  “Six  Big  Losses  Dengan  Menerapkan  Total  Productive  Maintenance  (  Tpm  ) Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia,” Yogyakarta, 2011. [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/34752/06522070 Surya Aji Nusantara.pdf?sequence=1
[10] V. Indriawanti and M. Bernik, “Analisis Penerapan Total Productive Maintanance (TPM) dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Printing,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 42–52, 2020, doi: 10.25105/jti.v10i1.8388.
[11] A.  Wahid,  “Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Produksi  Dengan  Metode  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Proses  Produksi  Botol  (PT.  XY  Pandaan  –  Pasuruan),” J. Teknol. Dan Manaj. Ind. , vol. 6, no. 1, pp. 12–16, 2020, doi: 10.36040/jtmi.v6i1.2624.
[12] A.  Latief,  “Analisis  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Menggunakan  Overall  Equipment Effectiveness (Oee) Di Pt. Perkebunan Nusantara Vi Ophir,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 19, no. 2, p. 86, 2020, doi: 10.36275/stsp.v19i2.204.
[13] Y.  I.  D.  Wijaya  and  I.  Priadythama,  “Analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  pada  Mesin Wavetex 9105 di PT. PLN Puslitbang,” in Seminar dan Konferensi Nasional IDEC , 2017, pp. 594– 601.
[Online]. Available: https://idec.ft.uns.ac.id/wp-
content/uploads/2017/11/Prosiding2017_ID081.pdf
[14] D. Alvira, Y. Helianty, and H. Prassetiyo, “Usulan Peningkatan Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses,” J. Itenas Bandung , vol.  03,  no.  03,  pp.  240–251,  2015,  [Online].  Available:  file:///C:/Users/icomp/Downloads/888- 1294-1-PB.pdf
[15] H. Winarno, “Analisis Total Productive Maintenance untuk Peningkatan Efisiensi Produksi dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness di PT . Purna Baja Harsco,” in Prosiding Seminar Nasional XI “Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi 2016 Sekolah Tinggi Teknologi Nasional Yogyakarta Analisis , 2016, pp. 304–312. [Online]. Available:
file:///C:/Users/icomp/Downloads/471-Article Text-1661-1-10-20170307.pdf